我们知道redis的数据都保存在内存中,如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
上一周我有幸观看了高级架构师李国讲师的直播,内容是关于 Java 内存问题排查和解决。
我们知道,java进程中的线程,是直接映射到服务的线程上,当创建的线程过多时,创建线程会失败,现象如下:
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
看到这张图的同学,千万不要到处分享。我们仅限于小范围讨论,因为这张图威力很大,是我花了10年时间才画出来的!
前阵子处理这样一个案例,某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM(内存溢出)。
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存; 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存; 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 (1)app进程内存达到上限 (2)手机可用内存不足,这种情况并不是我们app消耗了很多内存,而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 (1)申请内存的速度超出gc释放内存的速度 (2)内存出现泄漏,gc无法回收泄漏的内存,导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 (1)往内存中加载超大文件 (2)循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现,内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 (1)资源对象没关闭造成的内存泄漏(如: Cursor、File等) (2)全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏(特别是 static 修饰的集合) (3)接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏,如广播,eventsbus (4)Activity 的 Context 造成的泄漏,可以使用 ApplicationContext (5)单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 (6)非静态内部类持有父类的引用,如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 (1)为应用申请更大内存,把manifest上的largdgeheap设置为true (2)减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象,比如SpaseArray; ②使用微信的mmkv替代sharedpreference; ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼,替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库,特别是图片库,如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片,列表页显示缩略图,查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计,比如省市区数据分批加载,需要加载省就加载省,需要加载市就加载失去,避免一下子加载所有数据 (3)避免内存泄漏 编码规范上: ①资源对象用完一定要关闭,最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期,如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景,设置软引用,弱引用,确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系: 线下监控: ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况,是否存在内存抖动,内存泄漏,结合Mat分析内存泄漏 线上监控: ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数,GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存,设置一个兜底策略 低内存状态回调,根据不同的内存等级做一些事情,比如在最严重的等级清空所有的bitmap,关掉所有界面,直接强制把app跳转到主界面,相当于app重新启动了一次一样,这样就避免了系统Kill应用进程,与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验,自己主动回收内存
可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势,在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代,蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利,推动业务进行云原生化改造,加速企业数字化转型。
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近日,在 Facebook 的网站上,该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时,内存溢出杀手会杀掉一些进程,它的主要任务是保护内核,因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手,oomd 会全面监视系统,评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前,oomd 会在用户空间采取纠正措施。
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题:当JAVA程序出现OOM之后,程序还能正常被访问吗?答案是可以的,很多时候他并不会直接导致程序崩溃,而是JVM会抛出一个error,告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
今天,齐光将会基于之前列举的众多指标,给出一些常见的调优分析思路,即:如何在众多异常性能指标中,找出最核心的那一个,进而定位性能瓶颈点,最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织,针对对某一各优化点,会有系统的「套路」总结,便于思路的迁移实践。
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面。 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是因为一直被某个或某些实例所持
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。
最近在看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》(第二版)这本书,理论+实践结合,深入浅出,强烈推荐给大家。 这两天在“小怪的java群”里面也对JVM内容进行了一个讨论,讨论的内容主要包括如下几个方面: 1)内存溢出和内存泄露的介绍? 2)如何排查和处理内存泄露? 一、内存溢出和内存泄露 一种通俗的说法。 1、内存溢出:你申请了10个字节的空间,但是你在这个空间写入11或以上字节的数据,出现溢出。 2、内存泄漏:你用new申请了一块内存,后来很长时间都不再使用了(按理应该释放),但是
在Linux上编写运行C语言程序,经常会遇到程序崩溃、卡死等异常的情况。程序崩溃时最常见的就是程序运行终止,报告Segmentation fault (core dumped)错误。而程序卡死一般来源于代码逻辑的缺陷,导致了死循环、死锁等问题。总的来看,常见的程序异常问题一般可以分为非法内存访问和资源访问冲突两大类。
学会下面这几个方法,让你轻松玩转内存溢出,我们会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ?因为目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患,
Java虚拟机规范规定JVM的内存分为了好几块,比如堆,栈,程序计数器,方法区等,而Hotspot jvm的实现中,将堆内存分为了三部分,新生代,老年代,持久带,其中持久带实现了规范中规定的方法区,而内存模型中不同的部分都会出现相应的OOM错误,接下来我们就分开来讨论一下。 栈溢出(StackOverflowError) 栈溢出抛出java.lang.StackOverflowError错误,出现此种情况是因为方法运行的时候栈的深度超过了虚拟机容许的最大深度所致。 出现这种情况,一般情况下是程序错误所致的,
栈:线程运行时需要的内存空间,一个栈中包含多个栈帧,栈帧是每个方法运行时需要的内存,一次方法调用就是一个栈帧。栈帧主要是用来存储局部变量,参数与返回地址(结束该方法后执行方法的地址)的。调用一个方法时,方法的栈帧入栈,当该方法执行结束,对应的栈帧(Frame)就会出栈。另外每个线程只能有一个活动栈帧,来对应当前正在执行的方法。
《研发日记》这个系列的诞生初衷,是希望分享 AutoMQ 版本迭代中我们的研发故事,其中会包括技术调研、问题诊断、性能优化等内容。如果你也对 AutoMQ 背后的技术和进展感兴趣的话,欢迎关注我们。
一日凌晨,手机疯狂报警,短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达,我在睡梦中被惊醒,看到短信的部分内容如下:
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池,jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理,甚至看过它的源码;但是就像我一样,大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了,jdk为什么要提供java线程池?使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势?
应用程序出现OOM异常,你是否仍然通过看日志的方式去排查问题(该方式定位解决问题是大概率的巧合而已)?正确的排查方案是进行dump文件分析,你知道为什么吗?
一: 首先弄明白两个概念:物理内存和虚拟内存 物理内存:通常所说的RAM(随机存储器),有一个存储单元寄存器,存储计算单元执行指令的中间结果。物理内存是真实存在的,例如:内存条 虚拟内存:利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘被称作交换空间。虚拟内存保证多个线程同时执行时可以共享同一块物理内存。但只是空间上共享,逻辑上不是共享的,而且相互支架不能直接访问。 二: 什么是内核?什么是用户空间? · 内核是操作系统运行时所需要的内存,也就是系统空间。 用户
本系列将按照类别对题目进行分类整理,重要的地方标上星星,这样有利于大家打下坚实的基础。
定义:记住下一条执行执行的地址,一条指令执行完成后,解释器会到程序计数器找到下一条指令的地址,通过寄存器实现(cpu中最快的) 特点:线程私有,每个程序有自己的程序计数器 唯一不会存在内存溢出的地方 局部变量在栈
复制缓冲区:主从复制的repl_backlog_buf,如果太小可能导致频繁的全量复制,影响性能。通过repl-backlog-size来设置,默认1mb
对于后端程序员,特别是 Java 程序员来讲,排查线上问题是不可避免的。各种 CPU 飚高,内存溢出,频繁 GC 等等,这些都是令人头疼的问题。楼主同样也遇到过这些问题,那么,遇到这些问题该如何解决呢?
在《Java虚拟机规范》的规定里,除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生 OutOfMemoryError 异常的可能。
当程序需要申请内存的时候,由于没有足够的内存,此时就会抛出OutOfMemoryError,这就是内存溢出。
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
Node.js 做密集型运算,或者所操作的数组、对象本身较大时,容易出现内存溢出的问题,这是由于 Node.js 的运行环境依赖 V8 引擎导致的。如果经常有较大数据量运算等操作,需要对 Node.js 运行环境限制有充分的了解。
后文会从 Windows、Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业、政府结构、医疗行业 等等;两个系统下的情况都演示下,有备无患
1.Out of swap space:该错误表示所有可用的虚拟内存已被耗尽。虚拟内存(Virtual Memory)由物理内存(Physical Memory)和交换空间(Swap Space)两部分组成。当运行时程序请求的虚拟内存溢出时就会报 Outof swap space 错误。
JVM 是Java虚拟机。他它是实现Java代码,一处编写,处处运行的基础。也是Java二进制代码的运行环境
Linux系统中,Top命令主要用于实时运行系统的监控,包括Linux内核管理的进程或者线程的资源占用情况。
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